基于OpenStack业务云平台的负载预测 张乔 商彦磊 云计算是目前计算能力的主要来源,具有高可靠性,高灵活性,廉价,动态资源共享等优势.但是,云计算中使用的虚拟化技术会产生大量的虚拟资源,容易造成负载失衡,一些节点负载过重甚至宕机,而一些节点却在空闲状态.因此,负载均衡是云计算的一个重点研究问题,目标是将任务均衡地分配到计算资源中.本文提出了一个基于OpenStack的资源管理系统,通过负载预测和资源管理,使云环境中各个虚拟机的负载得到一定程度的均衡.负载预测是该系统的基础,本文重点介绍负载

第1章 关于预测的两类核心算法 Python机器学习--预测分析核心算法 本书集中于机器学习领域,只关注那些最有效和获得广泛使用的算法.不会提供关于机器学习技术领域的全面综述.这种全面性的综述往往会提供太多的算法,但是这些算法并没有在从业者中获得积极的应用. 本书涉及的机器学习问题通常是指"函数逼近(function approximation)"问题.函数逼近问题是有监督学习(supervised learning)问题的一个子集.线性回归和逻辑回归是解决此类函数逼近问题最常见的算法

基于AHP-RBF的Swift云存储负载预测 谭 乾 江弋 林凡 通过对Swift云存储中Proxy Node的负载因素研究,提出结合层次分析法(AHP)和混合递阶遗传训练的RBF神经网络实现对Swift云存储负载情况的预测,其中使用AHP构造对云存储系统的负载层次化模式,提高负载预测的综合精度,设计了RBF神经网络预测模型,用混合递阶遗传算法(HHGA)确定RBF神经网络的参数和结构.仿真实验结果表明,对Swift云存储负载的预测具有可行性,能为系统动态负载均衡决策提供依据. 基于AHP-RB

EFFICIENT VM LOAD BALANCING ALGORITHM FOR A CLOUD COMPUTING ENVIRONMENT Jasmin James,Bhopal M.P Bhupendra Verma In this paper firstly analysis of different Virtual Machine (VM) load balancing algorithms is done. Secondly, a new VM load balancing algo

问题描述 比如 我有个map 集合 集合中的key 存在层级关系 Map<String, TypedFML32> outMap = new HashMap<String, TypedFML32>();以下空间已经分配好TypedFML32 fml1TypedFML32 fml2TypedFML32 fml3TypedFML32 fml4TypedFML32 fml5TypedFML32 fml6outMap.put("a.b.c.d",fml1)outMap.p

1.1 为什么这两类算法如此有用 有几个因素造就了惩罚线性回归和集成方法成为有用的算法集.简单地说,面对实践中遇到的绝大多数预测分析(函数逼近)问题,这两类算法都具有最优或接近最优的性能.这些问题包含:大数据集.小数据集.宽数据集(wide data sets)[1].高瘦数据集(tall skinny data sets)[2].复杂问题.简单问题,等等.Rich Caruana及其同事的两篇论文为上述论断提供了证据. 1．"An Empirical Comparison of Supervi

前言 Python机器学习--预测分析核心算法 从数据中提取有助于决策的信息正在改变着现代商业的组织,同时也对软件开发人员产生了直接的影响.一方面是对新的软件开发技能的需求,市场分析师预计到2018年对具有高级统计和机器学习技术的人才需求缺口将达140000-190000人.这对具有上述技能的人员来说意味着丰厚的薪水和可供选择的多种有趣的项目.另一方面对开发人员的影响就是逐步出现了统计和机器学习相关的核心工具,这减轻了开发人员的负担.当他们尝试新的算法时,不需要重复发明"轮子".在所有

双色球选号规则红球是1~33选6个,蓝球1~16选1个. 它有17721088种排列组合, 这个代码实现了如何将一组双色球号码 转换成第n个排列组合数字, 以及如何根据第n个排列组合数字生成一组双色球号码. 分析一下今年的中奖号码所隐含的排列组合序号,也许你会找到规律, 哈哈,或许你能用它算出下一次的中奖号码,赶快试试吧! DoubleColorBall.java import java.util.Arrays; public class DoubleColorBall { /** * 根据双色

面向超级计算机的自适应故障预测算法研究 重庆大学  粟琳 本文运用数据挖掘中的分类预测思想,将时间轴划分为一定大小的时间窗,针对时间窗进行特征提取,以时间窗为单位进行故障预测.本文使用AdaBoost算法在SVM分类器的训练学习过程中,根据训练集动态调整分类器核心参数,使分类器进行自适应学习提升,建立了自适应故障预测模型AdaBoostSVM.本文以超级计算机BlueGene/L215天的系统运行日志为实验数据集,经过预处理后,在该数据集上进行预测模型的对比实验.实验结果表明:本文的AdaBoo